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疫众图4：测试集AGAT模型精度。【小结】综上所述，志成作品展播本文开发了深度图注意力神经网络（AGAT），模型在预测能量和受力的平均绝对误差分别为1.1meV/atom和54meV/Å。

网络图7：AGAT模型的可解释性。由于高熵合金组分空间巨大且表面位点多，⑦全设计及优化高熵催化剂的组成和位点面临巨大的挑战。另外，民动论文结果表明传统d带理论和线性关系在高熵材料表面依然成立。

东战动漫对与新的组分则需要新的计算。疫众图8：高熵电催化剂绕过线性关系的限制。

志成作品展播图3：NiCoFePdPt体系吸附能分布。

网络传统电催化剂如IrO2,RuO2,和Pt被成功运用于提升燃料电池的反应速率。随着竞争日益激烈，⑦全大品牌为赢得更多消费者的青睐，纷纷祭出了抗甲醛、净味甲醛120之类的大旗。

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从市场数据分析可知，疫众LED普及率快速提升，疫众以往在生产及销售中占比很大的传统灯具将逐步被LED照明替换，在产业整体向好的情况下，哪些细分领域将受益成为下一个投资热点?智能照明从白炽灯到节能灯，再到LED，经过了三个革命时期。以目前的成本价格来说，志成作品展播OLED要直接打入一般照明市场是不容易的。